幽门螺杆菌感染消化不良患者的内镜与组织病理学表现
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦幽门螺杆菌感染相关的消化不良患者,收录其内镜与组织病理学检查结果

基本信息
资源简介
幽门螺杆菌感染消化不良患者的内镜与组织病理学表现
Endoscopic and histopathological findings in dyspeptic patients with Helicobacter pylori infection
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦幽门螺杆菌感染相关的消化不良患者,收录其内镜与组织病理学检查结果。数据覆盖尼泊尔 Pokhara 的 Manipal College of Medical Sciences 于 2017 年 1 月至 2018 年 6 月期间采集的胃黏膜活检样本,共纳入 80 例消化不良患者,采用 H&E 与 Giemsa 染色,并使用 OLGA 和 OLGIM 分期系统进行评估。数据可用于分析 H. pylori 感染率、其与组织病理学改变的关系,以及胃炎和腺癌相关风险的研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:尽管医学不断进步,由幽门螺杆菌引起的胃肠道疾病在发展中国家仍然常见。本研究分析了尼泊尔 Pokhara 的 Manipal College of Medical Sciences 在 2017 年 1 月至 2018 年 6 月期间的胃黏膜活检,以确定 H. pylori 的患病率、其与组织病理学改变的关联,并使用 OLGA 和 OLGIM 系统进行评估。方法:在这项分析性横断面研究中,纳入了 80 例消化不良患者。收集、储存并标记活检样本。活检样本经固定、切片,并用常规 H&E 和 Giemsa 染色。使用 OLGA 和 OLGIM 分期进行评估。统计分析使用 SPSS 17.0 版进行,显著性确定为 p<0.05。结果:就诊患者的患病率为 8.41%(38/452)[10.97–5.85%,95% 置信
【主题与分类】
主题标签:Gastritis、Adenocarcinoma、Nepal、H. pylori、dyspepsia。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A5cc35b68b050ecc42ba359728307b3d0a52442aae6cfac8996f9c70df7bb366f
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:尽管医学不断进步,由幽门螺杆菌引起的胃肠道疾病在发展中国家仍然常见。本研究分析了尼泊尔博卡拉Manipal College of Medical Sciences在2017年1月至2018年6月期间的胃黏膜活检标本,以确定幽门螺杆菌的感染率、其与组织病理学改变的关系,并使用OLGA和OLGIM系统进行评估。方法:在这项分析性横断面研究中,纳入了80例消化不良患者。收集、储存并标记活检标本。活检标本经固定、切片,并进行常规H&E和Giemsa染色。使用OLGA和OLGIM分期进行评估。使用SPSS 17.0版进行统计分析,以p<0.05判定显著性。结果:就诊患者的幽门螺杆菌感染率为8.41%(38/452)[10.97–5.85%,95%置信区间(CI)],而消化不良患者的感染率为47.50%(38/80)(58.44…,患者信息表中记录了年龄、性别和临床诊断,并进一步录入Microsoft Excel 10.0版。
数据分析采用SPSS软件17.0版进行。计算描述性统计量,并以表格和图形形式呈现。采用卡方检验确定定性变量的统计学显著性,p值<0.05视为显著。,# 消化不良患者中幽门螺杆菌感染的内镜和组织病理学发现 该数据集包含伴有和不伴有幽门螺杆菌感染的消化不良患者。数据集包含单个工作表。工作表详细记录了消化不良患者的人口统计学信息,如年龄组和性别;临床表现,包括上消化道出血、腹痛、厌食、体重减轻;内镜发现,包括红斑、溃疡、萎缩、增生;临时内镜诊断,包括胃炎、良性胃
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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